|
Vyučující
|
-
Petr Pavel, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Úvod do DM. Metodiky DM. Metodologie CRISP-obsah a struktura jednotlivých etap. Použití metodologie CRISP. Porozumění problému. Porozumění datům. Příprava dat k modelování. Tvorba modelů. Vyhodnocení výsledků. Využití výsledků. Praktické aplikace.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Metody práce s textem (učebnicí, knihou), Metody samostatných akcí
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s možnostmi data miningu (DM), obsahem jednotlivých etap DM projektu a používanými metodami tvorby modelů.
Student bude mít základní přehled o aplikačních oblastech DM projektů a bude schopen realizovat jednotlivé fáze projektu s využitím metodiky CRISP-DM. Bude znát podstatu jednotlivých metod pro tvorbu modelů a bude je umět v praxi správně používat.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Rozbor produktů pracovní činnosti studenta, Rozbor díla tvůrčího charakteru
Požadavky k zápočtu: účast na cvičení (75%), zpracovat samostatně zadané úlohy na cvičení a semináři s úspěšností min. 60%, odevzdání individuální semestrální práce podle zadání. Požadavky ke zkoušce (včetně formy zkoušky): ústní, písemná Obhájit semestrální práci. Úspěšně absolvovat písemnou část zkoušky (min. 60%). Výsledné hodnocení je dané poměrem 40% cvičení a semináře, 60% obhajoba závěrečná práce a reakce na otázky zkoušejícího, písemné přezkoušení.
|
|
Doporučená literatura
|
-
BERRY, M. - LINOFF G. Data Mining Techniques - For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. Indianapolis, John Wiley & Sons, 2004, 643 s.. 2004.
-
GUIDICI P. Applied Data Mining - Statistical Methods for Business and Industry. Guildford, John Wiley & Sons, 2003, 364 s.. 2003.
-
PYLE, D. Data Preparation for Data Mining. San Diego, Academic Press, 1999, 540 s.. San Diego, 1999.
|